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J-GLOBAL ID：202002225524987312   整理番号：20A2500100

改良型局所二値パターンおよび高次特異値分解に基づく人物に依存しない顔表情認識【JST・京大機械翻訳】

Person-Independent Facial Expression Recognition Based on Improved Local Binary Pattern and Higher-Order Singular Value Decomposition

著者 (2件)： He Ying (Department of Computer Science and Technology, Ren’ai College of Tianjin University, Tianjin, China) ,  Chen Shuxin (Department of Computer Science and Technology, Ren’ai College of Tianjin University, Tianjin, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 190184-190193  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人に依存しない顔表情の認識率は一般的に高くなく,顔表情認識の実用化を制限する。この問題に狙いを定めて,本論文は,人間に依存しない顔表情の低い認識率の理由を分析し,改良LBP(局所二値パターン)とHOSVD(より高次の特異値分解)に基づく人独立顔表情の認識アルゴリズムを提案した。このアルゴリズムは,表情認識フレームワークの次の貢献を持つ。顔表情特徴抽出の段階において,LDP(局所方向パターン)によって抽出した過渡特性とCBP(集中二値パターン)によって抽出した持続的特徴を,顔表情特徴の識別を改善するために統合した。さらに,表情分類と認識の段階において,従来の最近傍分類をk-最近傍事前分類に変え,HOSVDによって計算した地域エネルギーを二次分類のための2つの画像の類似性を決定するために使用する。最後に,拡張Cohn-KanadeデータセットおよびOulu-CASIA NIR&VIS顔表情データベースにおいて,理論解析および実験結果は,この方法が,人間独立顔表情認識の問題を解決するために,より良い認識効果を有することを示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  過渡応答 ,  データベース ,  特徴抽出 ,  表情 ,  類似性 ,  *特異値分解
準シソーラス用語： *表情認識 ,  認識アルゴリズム ,  認識率 ,  理論解析 ,  *顔表情 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 二値 ,  特異値分解 ,  人物 ,  顔表情認識